package com.kevinkk.dp;

/**
 * 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
 * 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
 * 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。
 */

public class BestTimeToBuyAndSellStock {
    /**
     * 贪心算法：尝试找到最低的价格，以及最大的利润
     */
    class Solution1 {
        public int maxProfit(int[] prices) {
            int low = Integer.MAX_VALUE;
            int res = 0;
            for(int i : prices){
                low = Math.min(low, i);
                res = Math.max(res, i - low);
            }
            return res;
        }
    }

    /**
     * 1. dp 数组的含义
     *      dp[i][0]： 第 i 天持有股票的最大收益
     *      dp[i][1]： 第 i 天不持有股票的最大收益
     * 2. dp 公式
     *      dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], - prices[i]
     *          要么第 i-1 天已经持有股票，那么今天继续持有：dp[i-1][0]
     *          要么第 i 天买入股票，那么前一天不能持有股票：-prices[i]
     *              ⚠️【注意】⚠️
     *              dp[i][0] 的买入操作是 当前的买入价格 -prices[i]，没有依赖于 dp[i-1][1]
     *              如果用 dp[i-1][1] - prices[i]，就相当于假设我们可以用之前赚到的钱再次买入，但是这道题目只能买一次股票
     *      dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i])
     *          要么第 i-1 天已经不持有股票，今天继续不持有：dp[i-1][1]
     *          要么第 i 天卖出股票，那么前一天必须持有股票：dp[i-1][0] + prices[i]
     * 3. 初始化
     * 4. 遍历顺序
     */
    class Solution2 {
        public int maxProfit(int[] prices) {
            int[][] dp = new int[prices.length][2];
            dp[0][0] = -prices[0];
            dp[0][1] = 0;

            for(int i = 1; i < prices.length; i++){
                dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], - prices[i]);
                dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i]);
            }

            return Math.max(dp[prices.length-1][0], dp[prices.length-1][1]);
        }
    }
}
